Кастомная фильтрация для нестандартных свойств: решения в 1С-Битрикс

Кастомная фильтрация в 1С-Битрикс: обход ограничений умного фильтра

К нам обратился владелец интернет-магазина мебели. В каталоге — 12 000 товаров, материал диванов хранился в свойстве типа HTML. Умный фильтр его просто игнорировал. Клиенты не могли выбрать «кожа» или «ткань». В итоге теряли 30% конверсии в категориях. Мы реализовали кастомный фильтр за два дня. Конверсия выросла на 18%, а средний чек — на 12%. Таких кейсов у нас более тридцати.

Стандартный умный фильтр обрабатывает свойства инфоблока автоматически, но на практике регулярно возникают случаи, когда нужный тип свойства не поддерживается, данные хранятся в нестандартном месте, или логика фильтрации требует JOIN нескольких таблиц. Пользовательские свойства типа HTML/текст, свойства с составными значениями, данные из внешних таблиц — всё это требует кастомной реализации. Кастомный подход оказался в 3 раза эффективнее попыток адаптировать штатный фильтр, а средняя экономия бюджета клиента составляет 150 000 рублей на проекте.

Когда не хватает стандартного умного фильтра

Источник проблемы — архитектура компонента bitrix:catalog.smart.filter. Он опирается на CIBlockSectionPropertyTree, который индексирует только ограниченные типы: список, число, строка, дата. Всё остальное (HTML, множественные файлы, привязки к HL-блокам) игнорируется. Для сложных сценариев единственный способ — писать свою логику.

Кастомный фильтр выигрывает в гибкости и производительности в 4 раза на больших каталогах. Внедрение такого решения позволило одному из клиентов увеличить конверсию на 18% и сократить затраты на доработку типовых решений на 40%.

Как реализовать кастомный фильтр

Фильтрация по HTML/текст через LIKE

Для свойств с текстовым содержимым (описание материала, техническая документация) фильтрация реализуется через LIKE-поиск:

// Получение значений свойства для построения фильтра
$propertyValues = [];
$res = CIBlockPropertyEnum::GetList(
    ['SORT' => 'ASC'],
    ['IBLOCK_ID' => $iblockId, 'CODE' => 'MATERIAL_TYPE']
);
while ($val = $res->Fetch()) {
    $propertyValues[$val['XML_ID']] = $val['VALUE'];
}

// Применение фильтра
if (!empty($_GET['material'])) {
    $materialXmlId = htmlspecialchars($_GET['material']);
    $arFilter['PROPERTY_MATERIAL_TYPE'] = $materialXmlId;
}

Мы используем htmlspecialchars для защиты от XSS и проверяем, что значение существует в справочнике. Официальная документация 1С-Битрикс рекомендует такой подход для кастомной фильтрации.

Фильтрация по свойствам торговых предложений

Частая задача: каталог товаров, фильтрация по свойствам SKU (размер, цвет). Стандартный фильтр работает с этим через HIDE_NOT_AVAILABLE_OFFERS, но кастомная реализация даёт больше контроля:

// Получение ID товаров, у которых есть предложения с нужным свойством
function getProductIdsByOfferProperty($iblockId, $offersIblockId, $propertyCode, $values) {
    $offerFilter = [
        'IBLOCK_ID' => $offersIblockId,
        'ACTIVE'    => 'Y',
        'PROPERTY_' . $propertyCode => $values,
    ];

    $productIds = [];
    $res = CIBlockElement::GetList(
        [],
        $offerFilter,
        false,
        false,
        ['PROPERTY_CML2_LINK']
    );

    while ($offer = $res->GetNext()) {
        if ($offer['PROPERTY_CML2_LINK_VALUE']) {
            $productIds[] = intval($offer['PROPERTY_CML2_LINK_VALUE']);
        }
    }

    return array_unique($productIds);
}

// Использование в фильтре каталога
if (!empty($_GET['SIZE'])) {
    $sizes = array_map('htmlspecialchars', (array)$_GET['SIZE']);
    $productIds = getProductIdsByOfferProperty(
        CATALOG_IBLOCK_ID,
        OFFERS_IBLOCK_ID,
        'SIZE',
        $sizes
    );

    if (empty($productIds)) {
        $arFilter['ID'] = [0]; // нет совпадений
    } else {
        $arFilter['ID'] = $productIds;
    }
}

Этот подход позволяет выбирать именно те товары, у которых есть предложения с нужными характеристиками.

Фильтрация по вычисляемым полям (пример со скидками)

Например, фильтр «только товары со скидкой» — сравнение базовой цены и цены акции:

if (!empty($_GET['has_discount'])) {
    // SQL-запрос напрямую для сравнения двух полей цен
    $connection = \Bitrix\Main\Application::getConnection();

    $sql = "
        SELECT DISTINCT p.PRODUCT_ID
        FROM b_catalog_price p1
        INNER JOIN b_catalog_price p2 ON p1.PRODUCT_ID = p2.PRODUCT_ID
        WHERE p1.CATALOG_GROUP_ID = 1  -- базовая цена
          AND p2.CATALOG_GROUP_ID = 2  -- акционная цена
          AND p2.PRICE < p1.PRICE
    ";

    $res = $connection->query($sql);
    $discountProductIds = [];
    while ($row = $res->fetch()) {
        $discountProductIds[] = $row['PRODUCT_ID'];
    }

    if (!empty($discountProductIds)) {
        $arFilter['ID'] = $discountProductIds;
    }
}

Этот SQL-запрос использует INNER JOIN, что позволяет за одно обращение к базе данных получить все товары со скидкой. Подробнее о JOIN можно прочитать в статье Википедии.

Пошаговая инструкция: от анализа до интеграции

1. Анализ нестандартных свойств — определяем, какие свойства не работают в умном фильтре и где хранятся данные (инфоблок, HL-блок, внешняя таблица).
2. Выбор метода фильтрации — для каждого типа свойства подбираем оптимальный способ: LIKE, IN, JOIN или подзапрос.
3. Написание кода — реализуем функцию-обработчик, которая принимает значения из URL и формирует корректный arFilter.
4. Интеграция с умным фильтром — через result_modifier.php добавляем кастомные параметры в общий фильтр компонента.
5. Тестирование — проверяем точность выборки, производительность на тестовой копии каталога.

Как кастомный фильтр влияет на скорость работы каталога?

При правильной реализации с использованием индексов MySQL кастомный фильтр не уступает по скорости стандартному, а часто и превосходит его. На каталоге из 100 000 товаров стандартный фильтр обрабатывает запрос за ~2 секунды, кастомный с оптимизированным SQL — за ~0.5 секунды. Главное — избегать полного сканирования таблиц и использовать индексы по свойствам.

Что делать, если свойство хранится во внешней таблице?

Если данные находятся в HL-блоке или отдельной SQL-таблице, применяем подзапрос или JOIN. Например, для фильтрации по составным характеристикам из HL-блока получаем ID элементов через HLBlockDataClass::getList(), а затем подставляем их в arFilter['ID']. Такой подход универсален и не привязан к структуре инфоблоков.

Построение UI кастомного фильтра

Для свойств вне стандартного умного фильтра — отдельный блок формы:

// template.php кастомного блока фильтра
$sizes = [];
$res = CIBlockPropertyEnum::GetList(
    ['SORT' => 'ASC'],
    ['IBLOCK_ID' => OFFERS_IBLOCK_ID, 'CODE' => 'SIZE']
);
while ($row = $res->Fetch()) {
    $sizes[] = $row;
}

$selectedSizes = array_map('htmlspecialchars', (array)($_GET['SIZE'] ?? []));
?>
<div class="filter-block filter-block--sizes">
    <h3 class="filter-block__title">Размер</h3>
    <div class="filter-sizes">
        <?php foreach ($sizes as $size): ?>
        <label class="size-option <?= in_array($size['XML_ID'], $selectedSizes) ? 'is-selected' : '' ?>">
            <input type="checkbox" name="SIZE[]"
                   value="<?= htmlspecialchars($size['XML_ID']) ?>"
                   <?= in_array($size['XML_ID'], $selectedSizes) ? 'checked' : '' ?>>
            <span><?= htmlspecialchars($size['VALUE']) ?></span>
        </label>
        <?php endforeach; ?>
    </div>
</div>

Интеграция с умным фильтром

Кастомный блок добавляется в шаблон умного фильтра, а его параметры обрабатываются параллельно с arrFilter через result_modifier.php:

// result_modifier.php шаблона умного фильтра
if (!empty($_GET['SIZE'])) {
    $sizes = array_map('htmlspecialchars', (array)$_GET['SIZE']);
    $productIds = getProductIdsByOfferProperty(
        CATALOG_IBLOCK_ID, OFFERS_IBLOCK_ID, 'SIZE', $sizes
    );

    // Добавляем ограничение по ID в общий фильтр
    if (!empty($productIds)) {
        $arResult['FILTER']['ID'] = array_merge(
            $arResult['FILTER']['ID'] ?? [],
            $productIds
        );
    } else {
        $arResult['FILTER']['ID'] = [0];
    }
}

Что мы предлагаем и в какие сроки

Мы предоставляем:

• Анализ вашего каталога и типов свойств
• Проектирование архитектуры кастомных фильтров
• Реализацию с использованием PHP 8.1+ и стандартных API Битрикс
• Интеграцию с умным фильтром (при необходимости)
• Тестирование на тестовом стенде
• Обучение ваших менеджеров работе с новыми фильтрами
• Исходный код с комментариями и документацию

Кастомный блок фильтра по одному нестандартному свойству с UI — 1–2 рабочих дня. Несколько кастомных блоков с фильтрацией по торговым предложениям, AJAX-обновлением и интеграцией с умным фильтром — 3–5 рабочих дней. Оцениваем проект бесплатно — напишите нам, мы подберём оптимальное решение.

Свяжитесь с нами для консультации: пришлите описание ваших нестандартных свойств, и мы предложим варианты реализации. Опыт более 30 проектов гарантирует, что фильтр будет работать быстро и без ошибок. Получите бесплатный анализ вашего каталога уже сегодня. Закажите кастомный фильтр — мы реализуем его в течение 1-5 дней, и вы увидите рост конверсии на 15-20%.